本文選題：EFT + VaR�。� 參考：《遼寧科技大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：ETF作為一種金融投資工具,存在的風(fēng)險(xiǎn)是不言而喻的,如何有效的規(guī)避和預(yù)測(cè)ETF市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)就成為了一個(gè)亟需解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法,如標(biāo)準(zhǔn)差、β系數(shù)等方法不僅適用范圍有限,并且適應(yīng)的金融工具也非常少,因而不能全面的反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。本文從定量分析的角度,對(duì)ETF的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。選取上證50ETF從發(fā)行日到2011年9月6日的每日成交價(jià)格,缺省數(shù)據(jù)用鄰近的上日成交價(jià)格代替,選用研究對(duì)象的對(duì)數(shù)收益率作為樣本數(shù)據(jù)。用EViews 6.0對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行處理,分析發(fā)現(xiàn),上證50ETF的收益率具有尖峰厚尾性、不對(duì)稱性、波動(dòng)集聚性。據(jù)此,本文選擇能夠較好的描述厚尾性的t分布和GED假定,選擇能夠消除自相關(guān)性的GRACH族模型來(lái)擬合數(shù)據(jù)。運(yùn)用EViews 6.0軟件的proc功能直接得到各模型的條件方差,同時(shí),運(yùn)用MATLAB的逆累積分布函數(shù)值的計(jì)算功能和數(shù)值積分功能分別計(jì)算出t分布和GED的分位數(shù),分別代入到VaR的計(jì)算公式中,得到上證50ETF在不同分布下的風(fēng)險(xiǎn)值。最后,選用Kupiec(1995)提出的失敗率檢驗(yàn)法,分別對(duì)GRACH族模型在厚尾分布下計(jì)算的VaR值和采用歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法計(jì)算的VaR值的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),認(rèn)為GED下的GRACH(1,1)模型計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)值能較好的反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。
[Abstract]:As a financial investment tool, the risk of ETF is self-evident, how to effectively avoid and predict the market risk of ETF has become a problem that needs to be solved. Traditional risk measurement methods, such as standard deviation, 尾 coefficient and so on, are not only limited in scope, but also have very few suitable financial instruments, so they can not reflect market risk comprehensively. This paper studies the market risk of ETF from the angle of quantitative analysis. The daily transaction price of Shanghai 50ETF from the date of issue to September 6, 2011 is selected. The default data is replaced by the neighboring transaction price of last day, and the logarithmic rate of return of the research object is selected as the sample data. Using EViews 6.0 to deal with the time series, it is found that the return rate of 50ETF in Shanghai has the characteristics of peak, thick tail, asymmetry and volatility agglomeration. Based on this, this paper selects the t distribution and GED assumption which can describe the thick tail well, and selects the GRACH family model which can eliminate the autocorrelation to fit the data. The conditional variance of each model is obtained directly by using the proc function of EViews 6.0. At the same time, the calculation function of MATLAB's inverse cumulative distribution function and the function of numerical integration are used to calculate the t distribution and the quantile of GED, respectively. The risk values of 50ETF in different distributions of Shanghai Stock Exchange are obtained by inserting them into the formula of VaR. Finally, the failure rate test method proposed by Kupiecke 1995 is used to test the accuracy of the VaR value calculated by GRACH family model under the thick tail distribution and the VaR value calculated by historical simulation method and Monte Carlo simulation method, respectively. It is considered that the risk value calculated by the GED model can better reflect the market risk.
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1818239